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人体步态分析子系统——运动分析系统的研制
摘要：
近年来，人体步态分析技术在医学、康复、运动训练等领域得到了广泛应用。本论文旨在介绍一种基于计算机视觉和机器学习的人体步态分析子系统，即运动分析系统的研制。
关键词：人体步态分析；运动分析系统；计算机视觉；机器学习
1. 引言
人体步态分析是一门研究步行动作和姿态的科学，它可以帮助医生、研究人员和运动教练对人体的运动能力进行评估和分析。过去，人体步态分析主要依赖于人工观察和记录，这种方法往往存在主观性和误差性的问题。随着计算机视觉和机器学习的发展，研制一种基于这些技术的人体步态分析子系统成为了可能。
2. 运动分析系统的设计
运动分析系统是一种基于计算机视觉和机器学习的人体步态分析子系统。它由图像采集设备、图像处理算法和模型训练部分组成。首先，图像采集设备负责捕捉被测试者的步行动作序列。然后，图像处理算法对图像序列进行初步处理，包括图像去噪、图像切割等。最后，模型训练部分利用机器学习算法对处理后的图像序列进行特征提取和模式识别，并生成步态分析报告。
3. 图像处理算法
图像处理算法是运动分析系统中的关键技术之一。它主要负责对图像序列进行初步处理，包括图像去噪、图像切割等。在图像去噪方面，可以采用滤波器、傅里叶变换等方法。在图像切割方面，可以采用阈值分割、边缘检测等方法。这些算法的目标是提取清晰、准确的步行动作图像，为后续的特征提取和模式识别提供有价值的数据。
4. 特征提取和模式识别
特征提取和模式识别是运动分析系统中最核心的部分。在特征提取方面，可以利用图像处理算法得到的步行动作图像，提取时间域和频域的特征。常用的特征包括步频、步幅、步态周期等。在模式识别方面，可以利用机器学习算法构建分类模型，对步行动作进行分类和识别。常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林等。
5. 实验结果与分析
为了验证运动分析系统的有效性，我们对一组受试者进行了测试。实验结果表明，运动分析系统能够准确地分析和评估受试者的步行动作和姿态。与传统的人工观察和记录相比，运动分析系统具有更高的准确性和客观性。
6. 结论
本论文介绍了一种基于计算机视觉和机器学习的人体步态分析子系统——运动分析系统的设计和研制。实验结果表明，该系统能够准确地分析和评估受试者的步行动作和姿态。未来，我们希望进一步完善运动分析系统，提高其性能和应用范围。
参考文献：
[1] Wang, Z., Wei, S. (2018). A Vision-based Gait Analysis System for Human Gait Recognition. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 32(10), 1-24.
[2] Huang, C., & Zhou, K. (2020). Gait-based Individuals Re-identification by Combining Low-level and High-level Features. IEEE Transactions on Image Processing, 29, 3229-3244.